張 儉，肖 清

(南華大學(xué) 經(jīng)濟管理與法學(xué)學(xué)院，湖南 衡陽421001)

近年來，我國許多行業(yè)都出現(xiàn)了投資趨同現(xiàn)象。從前些年大火的光伏投資，到互聯(lián)網(wǎng)公司外賣事業(yè)的“百團大戰(zhàn)”，再到最近掀起的手機短視頻APP投資熱潮，蜂擁而至的企業(yè)投資看似毫無關(guān)系，但僅基于傳統(tǒng)的宏觀環(huán)境和企業(yè)自身特性并不能對此種現(xiàn)象做出很好的解釋，而行為金融學(xué)的加入解決了這一難題。盡管20世紀(jì)90年代就開始陸續(xù)有學(xué)者關(guān)注這種趨同現(xiàn)象，但目前學(xué)術(shù)界眾多學(xué)者的理論立足點側(cè)重不同，實證研究中其稱謂與界定也五花八門，如：同群行為、羊群行為、同業(yè)效應(yīng)、潮涌現(xiàn)象、從眾行為等等。也正因如此，現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)投資趨同行為的研究結(jié)果也大相徑庭。在此種情況下，如果采用傳統(tǒng)的定性研究方法對這一類研究的文獻進行綜述，基于各學(xué)者理論立足點差異并不能對企業(yè)投資趨同行為本質(zhì)作出區(qū)分。

基于此，本文采用Meta分析的方法，通過對眾多單個定量研究結(jié)果進行綜合再分析，以此探討企業(yè)投資與不同界定下的同伴企業(yè)投資的相關(guān)關(guān)系，具體來說本文主要研究了以下3個問題：第一，企業(yè)投資趨同行為是否存在異質(zhì)性？第二，企業(yè)投資趨同行為是基于羊群效應(yīng)還是同群效應(yīng)？第三，是否存在其他調(diào)節(jié)變量對企業(yè)投資趨同行為產(chǎn)生影響？因此本文的可能貢獻主要體現(xiàn)在以下3個方面：第一，以Meta分析方法證實趨同對象不同時企業(yè)投資趨同行為確實存在異質(zhì)性，豐富了企業(yè)投資趨同行為方面的研究。第二，基于現(xiàn)有文獻對趨同對象的不同界定，提煉出最被認可的兩種，即從心理學(xué)本義可以區(qū)分開的以同伴企業(yè)中領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)為趨同對象的羊群行為和以所有同伴企業(yè)為趨同對象的同群效應(yīng)，并予以異質(zhì)性檢驗且證實了企業(yè)投資趨同行為不可一概而論，也為未來探究企業(yè)投資趨同行為為何產(chǎn)生不同經(jīng)濟影響提供思路。第三，研究了不同調(diào)節(jié)變量的加入對企業(yè)投資趨同行為的影響，為現(xiàn)有的企業(yè)投資趨同行為研究出現(xiàn)的分歧提供合理的解釋。

一 理論回顧與假設(shè)提出

(一)理論回顧

傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)理論中的企業(yè)投資是基于企業(yè)自身條件及外部環(huán)境作出的獨立決策。隨著市場有效性和理性經(jīng)濟人假設(shè)的放松，以及心理學(xué)和行為科學(xué)與金融學(xué)的結(jié)合，研究者將行為金融學(xué)的相關(guān)知識引入企業(yè)投資問題的研究，發(fā)現(xiàn)了基于行為金融學(xué)的企業(yè)投資趨同行為，并對企業(yè)基于同伴群體的投資行為而做出相類似投資的趨同行為進行了豐富的理論闡釋。

國外學(xué)者Scharfstein和Stein(1990)提出企業(yè)高管人員在不確定情境下做投資決策時會傾向于模仿行業(yè)中績效領(lǐng)先者的行為，即企業(yè)投資存在羊群效應(yīng)(Herd Behavior)[1]。隨后企業(yè)投資趨同行為引起學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，不同學(xué)者基于不同理論基礎(chǔ)從不同角度、不同的層次對投資趨同行為進行研究，目前對于投資趨同行為的闡釋可以分為理性和非理性兩個層面(理論模型見圖1)。

1.理性層面的趨同行為指企業(yè)基于利益最大化的權(quán)衡作出的趨同行為。信息不對稱理論認為企業(yè)在做出投資決策時不可能獲取全部信息，管理層為了獲取足夠可靠的信息需要花費相對應(yīng)的開支，即信息獲取成本。管理層在做出投資決策時會權(quán)衡信息獲取成本和投資收益，理性參考行業(yè)領(lǐng)先者投資行為所反映的市場信息。Devenow和Welch(1996)提出投資者從眾行為是基于信息或激勵外部性的理性從眾行為，其基于從眾行為內(nèi)部發(fā)生機理進一步將理性羊群行為劃分為“無意羊群行為”和“有意羊群行為”[2]。“無意羊群行為”和林毅夫等(2007)[3]的“潮涌現(xiàn)象”觀點一致，即企業(yè)基于對行業(yè)前景(產(chǎn)業(yè)升級方向或總需求等)存在共識從而采取類似決策；而“有意羊群行為”則和Scharfstein等人(1990)的結(jié)論類似，指投資者出于自身安全、收益和信息成本等自利因素的考慮，觀察并模仿他人的交易行為。

2.非理性趨同行為的研究則通常圍繞市場參與者的心理偏差展開。在非理性狀態(tài)下，投資者有可能盲目地參與羊群，這一過程并沒有自利動機驅(qū)動，甚至有可能違背企業(yè)自身利益最大化原則。一方面學(xué)者們基于心理學(xué)理論對這種非理性趨同行為作出相關(guān)解釋，Avery和Zemsky(1998)研究金融市場的羊群行為時提出在不確定性與模糊性存在的環(huán)境中，人們通常表現(xiàn)出一些群體行為：在不存在客觀規(guī)范時，人們通常會將其決策同其他人的決策進行對比，然后決定取舍[4]。熊智等(2011)根據(jù)Bo Hong的本能行為機制認為當(dāng)群體內(nèi)部具有高度一致性時，投資者自信程度提高，而自信程度的提高會進一步激勵投資者采取與群體一致的行為[5]。另一方面，也有學(xué)者將管理者聲譽作為主要誘因進行研究。如葉蓓等(2008)基于委托代理理論提出，由于委托人常以同行競爭者的相對績效作為評價經(jīng)理人業(yè)績的基數(shù)，因此能力欠缺的經(jīng)理人效仿他人行動以避免暴露自己的真實能力，而德高望重的經(jīng)理人為了繼續(xù)維持良好聲譽，也寧愿附和他人而不愿冒離經(jīng)叛道、決策失敗之險[6]。

圖1 投資趨同行為理論模型

(二)假設(shè)提出

1.羊群效應(yīng)抑或同群效應(yīng)

目前學(xué)術(shù)界對于企業(yè)投資趨同行為稱謂五花八門，其中同群效應(yīng)和羊群效應(yīng)認可度最高，雖然都是用以描述企業(yè)投資趨同現(xiàn)象，但從心理學(xué)本義上來看，羊群效應(yīng)和同群效應(yīng)還是存在一定差別的。羊群效應(yīng)(Herd Behavior)原指羊群中一旦頭羊跑起來，其他羊也會不假思索地一哄而散的現(xiàn)象。而后Scharfstein等將其應(yīng)用于企業(yè)投資領(lǐng)域，以此解釋企業(yè)投資決策模仿行業(yè)中績效領(lǐng)先者現(xiàn)象。隨后更多學(xué)者開始對企業(yè)投資羊群效應(yīng)進行理論分析和實證檢驗，葉玲等(2012)以行業(yè)內(nèi)規(guī)模最大的前10%企業(yè)作為同伴企業(yè)研究投資羊群行為并證實其對企業(yè)價值產(chǎn)生消極影響[7]。而胡亞東則在控制產(chǎn)業(yè)政策因素后證實企業(yè)投資存在向行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者學(xué)習(xí)的羊群行為，且這種行為與企業(yè)價值呈倒U型關(guān)系[8]。同群效應(yīng)(Peer Effect)則指個體在與其地位相同或類似群體的影響下會改變自身行為，即“近朱者赤，近墨者黑”，起初在教育學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，隨后眾多學(xué)者在金融學(xué)、管理學(xué)領(lǐng)域也開始使用同群效應(yīng)概念。Graham(1999)通過對通訊行業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)管理者在進行投資決策時存在盲目的趨同行為[9]。方軍雄等(2012)研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)投資與同行業(yè)投資均值的趨同損害了企業(yè)投資效率[10]。而Bo Hong等(2013)提供了企業(yè)投資同群行為與企業(yè)績效正相關(guān)的證據(jù)[11]。梳理已有研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻對于同伴企業(yè)的界定有所差異，雖然基于實證數(shù)據(jù)都證實了企業(yè)投資趨同行為的存在性，但在探討后續(xù)經(jīng)濟結(jié)果時卻展現(xiàn)出明顯不同?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H1：同伴企業(yè)概念界定不同會對企業(yè)投資行為趨同行為程度產(chǎn)生影響。

H1a:同伴企業(yè)概念界定為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者時，企業(yè)投資趨同行為程度更深。

H1b:同伴企業(yè)界定為同行業(yè)或同地區(qū)其他企業(yè)時，企業(yè)投資趨同行為程度更輕。

2.樣本企業(yè)特征調(diào)節(jié)變量

(1)樣本企業(yè)來源國別。企業(yè)投資趨同行為的研究起源于國外，發(fā)達國家的企業(yè)由于市場機制較健全，因此獲得的同伴企業(yè)信息更多，投資趨同行為程度更強，如Park的研究中美國上市企業(yè)的同伴企業(yè)效應(yīng)值為0.412，而本文獲取的平均同伴企業(yè)效應(yīng)值僅為0.306[12]；另一方面，近年來新興經(jīng)濟體的迅猛發(fā)展使得一些發(fā)展中國家國內(nèi)市場產(chǎn)業(yè)前景良好，但產(chǎn)業(yè)增速過快、企業(yè)數(shù)目陡增等一系列問題也隨之而來，企業(yè)在投資時難以掌握和準(zhǔn)確預(yù)測投資面的總量信息，因此企業(yè)在決策時傾向于參考同伴企業(yè)的相關(guān)決策以降低獨立決策帶來的風(fēng)險[13-14]。因此，就樣本企業(yè)來源國別不同對企業(yè)投資趨同行為造成的影響，本文提出假設(shè)H2：

H2:發(fā)展中國家企業(yè)和發(fā)達國家企業(yè)的企業(yè)投資趨同行為存在顯著差異。

(2)樣本企業(yè)行業(yè)。大多研究采納全行業(yè)樣本來進行投資趨同行為的研究，如鄧嘉宜(2018)采用全行業(yè)樣本避免因地區(qū)劃分同伴企業(yè)導(dǎo)致地區(qū)同伴企業(yè)寥寥無幾的問題[15]。也有學(xué)者采取全行業(yè)樣本同時對不同的單一行業(yè)進行分類分析，使得結(jié)果更加完善。當(dāng)然早期研究學(xué)者也有以單個行業(yè)來進行研究的，使其研究結(jié)果受到行業(yè)因素影響較大，如以鋼鐵行業(yè)進行研究的熊隆華(2009)[16]，以汽車行業(yè)為樣本進行分析的張雁(2010)[17]。因此，就樣本企業(yè)所處行業(yè)不同對企業(yè)趨同投資行為造成的影響，本文提出假設(shè)H3：

H3:樣本企業(yè)為全行業(yè)和單個行業(yè)的，其企業(yè)趨同行為存在顯著差異。

3.變量操作特征調(diào)節(jié)變量

(1)同伴企業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)。以往學(xué)者一般按照行業(yè)[18-19]、地區(qū)[20]、分析師個數(shù)[21]和地理位置距離等劃分同伴群體企業(yè)。由于本文收集文獻主要以行業(yè)為劃分標(biāo)準(zhǔn)，其他劃分標(biāo)準(zhǔn)納入文獻較少，故此就同伴企業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)不同對企業(yè)趨同投資行為造成的影響，本文提出假設(shè)：

H4:以行業(yè)劃分同伴群體企業(yè)和以其他劃分標(biāo)準(zhǔn)劃分同伴群體企業(yè)，其企業(yè)趨同行為存在顯著差異。

(2)投資水平測量指標(biāo)。目前主要的衡量指標(biāo)有兩種：其一為現(xiàn)金流量法?，F(xiàn)金流量法中投資水平指企業(yè)當(dāng)年構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其它長期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金[22]。其二是資產(chǎn)負債表法。資產(chǎn)負債表中的投資水平是由本年固定資產(chǎn)、在建工程和無形資產(chǎn)的總額與上一年固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)與在建工程的總額的差額來體現(xiàn)。此外，還有以金融投資支出、研發(fā)投資支出等指標(biāo)測量投資水平的。因此，就投資水平測量指標(biāo)不同對企業(yè)趨同投資行為造成的影響，本文提出假設(shè)：

H5:以現(xiàn)金流量法、資產(chǎn)負債表法以及其它合理指標(biāo)測量投資水平，其企業(yè)趨同行為存在顯著差異。

(3)同伴企業(yè)投資水平測量。區(qū)別于上一個測量指標(biāo)，同伴企業(yè)投資水平測量側(cè)重于同伴企業(yè)投資是取中位數(shù)還是平均數(shù)，岑維等人(2018)認為取平均值會受到同伴企業(yè)極端值影響，因此采用中位數(shù)更為合理[23]。葉蓓和祝建軍等學(xué)者則將投資平均數(shù)作為衡量同伴投資水平的指標(biāo)，因為中位數(shù)僅能代表同伴企業(yè)的中等水平，而不能對整體水平作出解釋。因此，就同伴企業(yè)投資水平測量指標(biāo)不同對企業(yè)趨同投資行為造成的影響，本文提出假設(shè)：

H6:以同伴企業(yè)投資平均數(shù)和中位數(shù)測量同伴企業(yè)投資水平，其企業(yè)趨同行為存在顯著差異。

二 研究方法與變量設(shè)置

本文將采用Meta分析法對上述假設(shè)進行檢驗。Meta分析法能將數(shù)個同類研究結(jié)果合并匯總，通過增大樣本容量來提高和改進檢驗功效。它可以最大限度地減少偏差，力保結(jié)論的可靠性、客觀性，特別是當(dāng)多個研究結(jié)果并不一致時，能得到更為綜合的分析結(jié)果，并通過尋找以往研究的差異，提供新的研究方向。

(一)文獻收集

本文運用了多種搜索方法來尋找符合研究的實證文章。首先，使用“企業(yè)投資”“企業(yè)決策”“同群行為”“羊群效應(yīng)”“同業(yè)效應(yīng)”“模仿”“從眾”“corporate investment”“herd behavior”“peer-firm”等作為關(guān)鍵詞，在CNKI數(shù)據(jù)庫(中國知網(wǎng))、Elservier Science、SSRN、Web of Science中搜索相關(guān)實證研究文獻。其次，搜索參考文獻尋找可能被遺漏的文章。此外，以“企業(yè)投資”“corporate investment”為大方向再次選出可能相關(guān)的文章。最后通過以下幾個標(biāo)準(zhǔn)對檢索到的文獻進行分析及篩選：(1)必須是產(chǎn)生了定量結(jié)果的實證研究，因此剔除了理論研究文獻、綜述性文獻以及定性實證方法如案例研究文獻。(2)必須具有相同的構(gòu)項和關(guān)系，即研究問題必須是企業(yè)投資趨同行為，且必須有對企業(yè)投資趨同行為存在性的驗證。(3)必須含有直接的或可轉(zhuǎn)化的相關(guān)效應(yīng)值，如相關(guān)系數(shù)、t值以及路徑系數(shù)等，即必須報告企業(yè)投資存在趨同行為與否的相關(guān)系數(shù)、t值或路徑系數(shù)。(4)剔除重復(fù)研究內(nèi)容，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)以及研究方法相同時，只取其中一篇。通過篩選，最終獲得了時間跨度為2008年到2020年的實證文章38篇，主要包括學(xué)術(shù)期刊論文24篇，碩博士學(xué)位論文14篇。

進一步收集所得文獻中數(shù)據(jù)時，其中一些文獻僅報告回歸系數(shù)且無其他可轉(zhuǎn)換的數(shù)值，由于回歸系數(shù)為協(xié)相關(guān)系數(shù)，其大小受到模型所含控制變量以及調(diào)節(jié)變量、中介變量等眾多因素影響，因此再次剔除其中18篇文獻，最后對余下的20篇文獻進行數(shù)據(jù)收集以及編碼。

(二)數(shù)據(jù)整理及編碼

確定好可以進行分析的文獻后，從中提取研究所需要的信息并加以編碼。本文的效應(yīng)值取企業(yè)投資水平與同伴企業(yè)投資水平的相關(guān)系數(shù)(或t值、路徑系數(shù))。設(shè)置虛擬變量“Herd”：將同伴企業(yè)界定為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的編碼為1，界定為同行業(yè)或同地區(qū)其他企業(yè)的編碼為0。此外就以下兩個層面對趨同行為做進一步異質(zhì)性檢驗。

1.樣本企業(yè)特征。一是企業(yè)來源國。由于本文多數(shù)文獻來源于國內(nèi)數(shù)據(jù)，國外文獻樣本企業(yè)有包含全球的，也有僅含發(fā)達國家或者發(fā)展中國家的，因此將樣本企業(yè)全部來源于中國的編碼為1，其余的一律編碼為0。二是企業(yè)所處行業(yè)，部分文獻將企業(yè)同伴定義為同行業(yè)企業(yè)，因此采納全行業(yè)企業(yè)進行研究，而一些文獻以地區(qū)進行劃分，會采用某個行業(yè)作為研究對象，因此當(dāng)樣本企業(yè)為全行業(yè)時將其編碼為1，其余為0。

2.變量操作特征。一是同伴企業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)置虛擬變量“同行業(yè)同伴企業(yè)”。將同行業(yè)其他企業(yè)作為同伴企業(yè)的取1，其他取0(包括按地區(qū)劃分、分析師個數(shù)劃分等)。二是投資水平測量指標(biāo)，設(shè)置兩個虛擬變量：“投資支出指標(biāo)”，即采用現(xiàn)金流量法的編碼為1，否則為0；“新增投資指標(biāo)”，即采用資產(chǎn)負債表法的編碼為1，否則為0，采用以上兩種指標(biāo)以外的則兩項均編碼為0。三是同伴投資水平的測量。設(shè)置虛擬變量“投資水平中位數(shù)”，取中位數(shù)值的編碼為1，取平均值的編碼為0。

三 結(jié)果分析

(一)偏倚性檢驗

對數(shù)據(jù)進行Meta分析前，要解決發(fā)表偏倚性問題。發(fā)表性偏倚指由于研究者不能完全收集全部的研究資料而造成的結(jié)果性偏倚。通常使用漏斗圖來解決這一問題，根據(jù)漏斗圖原理，各效應(yīng)值如果成堆且對稱地聚集在平均效應(yīng)值周圍，類似一個倒立的漏斗，說明眾多研究學(xué)者通過其掌控的數(shù)據(jù)得出的分析類同，不存在發(fā)表性偏倚的問題。圖2是本文研究效應(yīng)值的分布情況，可以看出大部分研究都聚集在中位線附近，說明本研究存在發(fā)表偏倚的可能性較小。為了更加精確地估計發(fā)表性偏倚的風(fēng)險，本文進一步引入失效安全數(shù)法。失效安全數(shù)是指要使元分析結(jié)果發(fā)生顯著性改變，需要加入未發(fā)表研究的數(shù)量。失效安全數(shù)存在臨界值(研究含效應(yīng)值個數(shù)×5+1)。一旦本研究的失效安全數(shù)大于臨界值，就說明此次元分析結(jié)果是可靠的。圖3展示了CMA軟件計算的本文失效安全數(shù)數(shù)值。結(jié)果證明，當(dāng)p值為0.05時，失效安全數(shù)N=7 826，遠大于其臨界值101，說明本文元分析結(jié)論較為可靠。

圖2 樣本漏斗圖

圖3 失效安全數(shù)

(二)效應(yīng)值異質(zhì)性檢驗

分析是否存在異質(zhì)性是檢驗企業(yè)投資趨同行為是否有差異的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。效應(yīng)值的異質(zhì)性檢驗結(jié)果見表1。

由表1可知，Q值為6 546.150，遠超出對應(yīng)自由度和95%置信度的卡方值，表明研究間存在異質(zhì)性，應(yīng)采用隨機模型分析，且存在影響因素對企業(yè)投資趨同行為大小產(chǎn)生作用。從隨機模型中可看到I-squared的值為99.710，這表明99.710%的觀察變異是由效應(yīng)值之間的差異引起的，隨機誤差造成的觀察變異較小。

表1 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

(三)企業(yè)投資趨同行為是羊群效應(yīng)還是同群效應(yīng)

除企業(yè)外全部同伴企業(yè)和除企業(yè)外同伴企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者對趨同行為影響的羊群效應(yīng)和同群效應(yīng)進行Meta分析，檢驗結(jié)果如表2所示。

由表2可看出將其定義為同群效應(yīng)時效應(yīng)值(0.267)會比羊群效應(yīng)效應(yīng)值(0.077)更高，即企業(yè)投資水平更傾向于從大流而非標(biāo)榜行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，假設(shè)H1得到驗證。

(四)其他調(diào)節(jié)變量影響分析

樣本企業(yè)特征、變量操作特征因素作為調(diào)節(jié)變量對企業(yè)投資趨同行為影響的結(jié)果見表3。

表2 羊群效應(yīng)和同群效應(yīng)的Meta分析檢驗結(jié)果

表3 控制變量的檢驗結(jié)果

由表3可知，樣本企業(yè)僅含國內(nèi)企業(yè)時企業(yè)投資趨同行為會更弱，因此假設(shè)H2得到證實。樣本企業(yè)采用全行業(yè)的企業(yè)趨同行為更弱，但由于僅有一篇文獻研究單個行業(yè)內(nèi)的企業(yè)投資趨同行為，結(jié)果并不完全具有代表性，可能是因為采用單個行業(yè)的文獻恰好研究了步調(diào)更為一致的行業(yè)，也可能因為研究全行業(yè)的文獻將各個行業(yè)的趨同性平均化之后降低了趨同程度，因此假設(shè)H3暫時未得到證實。

同伴企業(yè)不論是按行業(yè)劃分，還是按其他標(biāo)準(zhǔn)劃分對企業(yè)投資趨同行為都有顯著影響。相較于關(guān)注僅有部分類似特征的同伴群體，企業(yè)更加關(guān)注同行業(yè)競爭對手的舉動，故而按行業(yè)劃分的趨同行為相關(guān)系數(shù)更大，假設(shè)H4得到證實。投資水平的具體衡量指標(biāo)也對企業(yè)投資與其同伴投資相關(guān)性造成一定影響，假設(shè)H5得到證實。此外，選取同伴企業(yè)投資水平中位數(shù)使得實證研究更加謹慎，因此相較于取同伴企業(yè)投資水平平均值的研究來說，使用中位數(shù)值的研究效應(yīng)值更小，假設(shè)H6得到證實。

四 研究局限及結(jié)論

(一)研究結(jié)論

本文利用Meta分析對現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)投資趨同行為方面的實證研究進行了整合分析，主要得出如下結(jié)論。

1.企業(yè)投資趨同行為確實存在異質(zhì)性

盡管現(xiàn)有學(xué)者從動因上找到不同理論對趨同行為進行了更深層次分析，但就投資趨同行為本身而言，其異質(zhì)性也是存在的。具體而言，同伴企業(yè)概念界定的不同使得企業(yè)投資趨同行為展現(xiàn)出差異，行業(yè)、地區(qū)或其他特征相似劃分的群體中表現(xiàn)出的企業(yè)投資趨同現(xiàn)象是基于理性角度對宏觀環(huán)境、行業(yè)前景抱有相同看法，還是非理性心理的盲目從眾不得而知，但向類似特征群體中績效好的領(lǐng)導(dǎo)者企業(yè)學(xué)習(xí)的企業(yè)投資趨同現(xiàn)象更加偏向于類理性行為。從信息不對稱角度來看，大企業(yè)的信息獲取及戰(zhàn)略部署能力更強，中小企業(yè)以大企業(yè)為投資風(fēng)向標(biāo)無可厚非。就此而言，企業(yè)投資趨同行為本身就具有一定異質(zhì)性，在動因分析前應(yīng)將本質(zhì)不同的企業(yè)投資趨同行為進行劃分，而在進一步的結(jié)果研究時，也需要考慮不同的企業(yè)投資趨同行為是否會對企業(yè)績效產(chǎn)生不同的影響。

2.從心理學(xué)本義將企業(yè)投資羊群效應(yīng)和同群效應(yīng)區(qū)分開來具有現(xiàn)實意義

已有文獻對于企業(yè)投資趨同行為的研究并未考慮到其異質(zhì)性，對于企業(yè)投資趨同行為的稱謂以及同伴群體的界定不一，但實際研究卻大相徑庭：比如羊群效應(yīng)原本突出頭羊的領(lǐng)跑行為，但企業(yè)投資羊群行為大多將其定義為群體盲目的從眾行為，導(dǎo)致企業(yè)投資趨同與企業(yè)價值之間的相關(guān)關(guān)系相差甚遠。再如同群效應(yīng)，心理學(xué)又稱同伴行為，本指在周圍類似群體的影響下改變自己本身的行為，但企業(yè)投資同群行為或者研究跟隨大規(guī)模企業(yè)，或者研究跟隨具有類似特征的全體同伴。歸根到底，現(xiàn)有研究并未從趨同行為本質(zhì)上將其進行區(qū)分，而本研究通過對現(xiàn)有文獻的分類對比發(fā)現(xiàn)：從本質(zhì)上看企業(yè)投資羊群效應(yīng)和企業(yè)投資同群效應(yīng)有所差異，做投資決策時企業(yè)更趨向于“同群”——和同伴群體保持步調(diào)一致。一是基于前景共識導(dǎo)致趨同，二是趨利避害的心理本能，和同群體保持步調(diào)一致既不會樹大招風(fēng)也不會獨自失敗退場。

3.還存在一些調(diào)節(jié)變量使得企業(yè)投資趨同行為存在異質(zhì)性

在復(fù)雜的市場環(huán)境中，必然存在一些因素使得企業(yè)投資趨同行為有所差異。首先，樣本企業(yè)來源國不同會導(dǎo)致企業(yè)投資趨同行為具有異質(zhì)性。發(fā)達國家由于市場機制完善，信息獲取更加全面準(zhǔn)確，從而趨同行為更強，更偏向于理性趨同，而發(fā)展中國家主要是近些年快速發(fā)展的新興經(jīng)濟體現(xiàn)象，導(dǎo)致行業(yè)前景良好，企業(yè)投資陡增，而大多企業(yè)并沒有掌握和準(zhǔn)確預(yù)測投資總量信息的能力，從而趨向和同伴保持一致，此種趨同行為是為避免失敗而采取的被動應(yīng)對舉措，其主觀能動性并不強，因此導(dǎo)致的趨同行為較弱。其次關(guān)于同伴群體劃分標(biāo)準(zhǔn)，按行業(yè)劃分的群體企業(yè)投資趨同行為更強。這是因為同行業(yè)的企業(yè)其相似特征更多，面臨的產(chǎn)業(yè)環(huán)境同質(zhì)性更明顯，且對競爭對手的分析屬于企業(yè)戰(zhàn)略管理的一個重要組成部分，企業(yè)收集競爭對手的相關(guān)信息自然更全面，因此企業(yè)在現(xiàn)有資源下和同行業(yè)企業(yè)保持步調(diào)一致相對來說更具可能性；而投資水平的衡量指標(biāo)導(dǎo)致企業(yè)投資趨同行為顯著差異，主要是因為趨同行為在時間上表現(xiàn)出滯后性，新增資本衡量的企業(yè)投資趨同行為顯然較弱。此外，采用同伴企業(yè)投資水平中位數(shù)時所表現(xiàn)的趨同行為更為保守。

(二)研究局限

本文仍存在以下三方面不足：第一，在文獻篩選時由于條件嚴苛刪除了部分做了實證研究但未含可轉(zhuǎn)化為效應(yīng)值的文獻，損失了部分樣本數(shù)；第二，已有文獻對于同伴企業(yè)的界定有很多，但因為采用其他趨同對象界定的實證性文章數(shù)量較少，因此在文獻篩選后并未涵蓋所有種類的界定，故而研究中僅設(shè)置一個“同行業(yè)企業(yè)為同伴企業(yè)”的虛擬變量，這在一定程度上降低了效應(yīng)值的多樣性；第三，沒有設(shè)置時間變量，如樣本數(shù)據(jù)期間或文獻發(fā)表年份，這是因為樣本數(shù)據(jù)期間極端值太多，一部分文獻樣本數(shù)據(jù)跨越度較大，如Dougal等學(xué)者的數(shù)據(jù)期間為1970—2009年，而一部分學(xué)者數(shù)據(jù)時間跨越度太小，僅有4年，而本文總體樣本數(shù)量相對而言偏少，此種情況下無法將時間變量納入研究。這些都需要在今后的研究中進一步探討。